AI Agent 是基于大型语言模型（LLM）和其他技术实现的智能实体，其核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。
心灵社会理论认为，智能是由许多简单的 Agent（分等级、分功能的计算单元）共同工作和相互作用的结果。这些 Agent 在不同层次上执行不同的功能，通过协作实现复杂的智能行为。心灵社会将智能划分为多个层次，从低层次的感知和反应到高层次的规划和决策，每个层次由多个 Agent 负责。每个 Agent 类似于功能模块，专门处理特定类型的信息或执行特定任务，如视觉处理、语言理解、运动控制等。智能不是集中在单一的核心处理单元，而是通过多个相互关联的 Agent 共同实现，这种分布式智能能够提高系统的灵活性和鲁棒性，应对复杂和多变的环境。
同时，在《心灵社会》中，明斯基还详细描述了不同类型的 Agent 及其功能，包括专家 Agent（拥有特定领域知识和技能，负责处理复杂的任务和解决特定问题）、管理 Agent（协调和控制其他 Agent 的活动，确保整体系统协调一致地运行）、学习 Agent（通过经验和交互，不断调整和优化自身行为，提高系统在不断变化环境中的适应能力）。
从达特茅斯会议开始讨论人工智能（Artificial Intelligence），到马文·明斯基引入“Agent”概念，“AI”和“Agent”就彻底聚齐了，往后，我们都将其称之为 AI Agent。
AI Agent 还包括下面几个概念：
此外，还需要三个 Agent：
Responser Agent、Daily Agent、Background Agent 每隔一段时间运行一次（默认 3 分钟），运行时会分析期间的历史对话，变更人物关系（亲密度，了解度等），变更反感度，如果超标则拉黑用户，抽简对话内容，提取人物和用户的信息成为“增长的记忆体”，按照时间推进人物剧本，有概率主动聊天（与亲密度正相关，跳过夜间时间）。
[title]AI-Agent系列(一)：智能体起源探究[heading2]八、Agent的”明斯基时刻“核心思想：心灵社会理论认为，智能是由许多简单的Agent（分等级、分功能的计算单元）共同工作和相互作用的结果。这些Agent在不同层次上执行不同的功能，通过协作实现复杂的智能行为。 多重层次：心灵社会将智能划分为多个层次，从低层次的感知和反应到高层次的规划和决策，每个层次由多个Agent负责。 功能模块：每个Agent类似于功能模块，专门处理特定类型的信息或执行特定任务，如视觉处理、语言理解、运动控制等。 分布式智能：智能不是集中在单一的核心处理单元，而是通过多个相互关联的Agent共同实现。这种分布式智能能够提高系统的灵活性和鲁棒性，应对复杂和多变的环境。同时，在《心灵社会》中，明斯基还详细描述了不同类型的Agent及其功能：专家Agent：拥有特定领域知识和技能的Agent，负责处理复杂的任务和解决特定问题。管理Agent：协调和控制其他Agent的活动，确保整体系统协调一致地运行。学习Agent：通过经验和交互，不断调整和优化自身行为，提高系统在不断变化环境中的适应能力。从达特茅斯会议开始讨论人工智能（Artificial Intelligence），到马文·明斯基引入“Agent”概念，到这里，“AI”和“Agent”就彻底聚齐了。往后，我们都将其称之为AI Agent。
[title]AI-Agent系列(一)：智能体起源探究[heading2]八、Agent的”明斯基时刻“核心思想：心灵社会理论认为，智能是由许多简单的Agent（分等级、分功能的计算单元）共同工作和相互作用的结果。这些Agent在不同层次上执行不同的功能，通过协作实现复杂的智能行为。 多重层次：心灵社会将智能划分为多个层次，从低层次的感知和反应到高层次的规划和决策，每个层次由多个Agent负责。 功能模块：每个Agent类似于功能模块，专门处理特定类型的信息或执行特定任务，如视觉处理、语言理解、运动控制等。 分布式智能：智能不是集中在单一的核心处理单元，而是通过多个相互关联的Agent共同实现。这种分布式智能能够提高系统的灵活性和鲁棒性，应对复杂和多变的环境。同时，在《心灵社会》中，明斯基还详细描述了不同类型的Agent及其功能：专家Agent：拥有特定领域知识和技能的Agent，负责处理复杂的任务和解决特定问题。管理Agent：协调和控制其他Agent的活动，确保整体系统协调一致地运行。学习Agent：通过经验和交互，不断调整和优化自身行为，提高系统在不断变化环境中的适应能力。从达特茅斯会议开始讨论人工智能（Artificial Intelligence），到马文·明斯基引入“Agent”概念，到这里，“AI”和“Agent”就彻底聚齐了。往后，我们都将其称之为AI Agent。
AI Agent：基于大型语言模型（LLM）和其他技术实现的智能实体，其核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。AI Agent包括下面几个概念：Chain：通常一个AI Agent可能由多个Chain组成。一个Chain视作是一个步骤，可以接受一些输入变量，产生一些输出变量。大部分的Chain是大语言模型完成的LLM Chain。Router：我们可以使用一些判定（甚至可以用LLM来判定），然后让Agent走向不同的Chain。例如：如果这是一个图片，则a；否则b。Tool：Agent上可以进行的一次工具调用。例如，对互联网的一次搜索，对数据库的一次检索。总结下来我们需要三个Agent：Responser Agent：主agent，用于回复用户（伪多模态）Background Agent：背景agent，用于推进角色当前状态（例如进入下一个剧本，抽检生成增长的记忆体）Daily Agent：每日agent，用于生成剧本，配套的图片，以及每日朋友圈Responser AgentDaily AgentBackground Agent每隔一段时间运行一次（默认3分钟）分析期间的历史对话变更人物关系（亲密度，了解度等）变更反感度，如果超标则拉黑用户抽简对话内容，提取人物和用户的信息成为“增长的记忆体”按照时间推进人物剧本有概率主动聊天（与亲密度正相关，跳过夜间时间）[heading1]复杂的东西：中期记忆中的增长记忆体